AI開発を効率化するデータプラットフォームを開発・提供するFastLabel株式会社は2023年3月20日 、医療分野で扱われるDICOM（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）規格に対応したアノテーションツールのアルファ版をリリースしたことを発表した。
開発の背景
医療技術が発達するにつれ、医師による読影を要する医療画像の数が増える。その一方で、医師の数は増えず、医療の場においても作業の効率化が課題となっている近年。診断の質を高めつつ医師の負担を軽減するため、AIによる画像診断支援が注目を浴びているという。
医療分野のAI開発においては、特に高品質な教師データが大量に必要となるが、医療分野に特化した教師データを作るためのアノテーションツールがなく、教師データの不足や品質の問題により医療AIの研究開発が進まないのが課題であったと同社は述べる。
同社提供のAIデータプラットフォーム「FastLabel」は、医療AI開発の効率化を実現するため、CTやMRIなど医療画像診断AIで使われるDICOM形式に標準対応したとのこと。
特徴
DICOMプロジェクトでは、検査画像を一つのタスクとして管理しアノテーションできるという。サムネイルバーと、ビューアーで構成されており、シリーズ単位での画像や情報の表示が可能。Tag情報での確認や検索も可能であるとのこと。
今後の展開
CT画像だけでなく、今後はMG、MR、SEGや他の箇所などにも標準対応の予定。また自動アノテーション機能の開発も予定しており、医師の負担軽減と、高品質な教師データの作成を支援するという。
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